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Enregistrement W2893161466 · doi:10.1377/hlthaff.2018.0491

Changes In End-Of-Life Care In The Medicare Shared Savings Program

2018· article· en· W2893161466 sur OpenAlexaff
Lauren Gilstrap, Haiden A. Huskamp, David G. Stevenson, Michael E. Chernew, David C. Grabowski, J. Michael McWilliams

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésEnd-of-life careIncentivePaymentMedicineActuarial sciencePopulationBusinessService (business)Managed careHealth careNursingFinanceEconomicsMarketingEnvironmental healthPalliative careEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-of-life care is often overly aggressive and inconsistent with patients' preferences. Although end-of-life care could therefore be a natural target for accountable care organizations (ACOs) in their efforts to reduce spending, identifying and curbing wasteful care for patients at high risk of death may be challenging. To date, the impact of ACOs on end-of-life care has not been quantified. Using fee-for-service Medicare claims through 2015 and a difference-in-differences approach, we found evidence of some changes in end-of-life care associated with providers' participation in the Medicare Shared Savings Program among both decedents and patients at high risk of death. Although generally suggestive of less aggressive care, most effects were small and inconsistent across cohorts of ACOs entering the program in different years. This suggests that ACOs have not yet substantially altered end-of-life care patterns and that additional incentives, time, or both may be needed. Alternatively, curbing wasteful end-of-life care might not be a viable source of substantial savings under population-based payment models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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